(57)【要約】問題予測方法及び予測システムが、本出願において開示される。予測方法は、クライアントによって送信される要求を受信すること、及びクライアントのユーザアクティビティのトラックを取得することであって、ユーザアクティビティのトラックが、指定期間におけるクライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、またはクライアントによってアクセスされるサーバの少なくとも１つのＵＲＬのうちの少なくとも１つを含む、取得することと、モデル入力データをユーザアクティビティのトラックから抽出することと、モデル入力データを問題分類モデルに入力して、問題を予測することと、を含む。本出願は、問題分類モデルを使用して問題を予測し、モデル入力データをユーザアクティビティのトラックから、問題予測のための特徴として抽出する。問題予測のプロセスにおいて、手動による作業が減少し、予測の正確性が向上する一方、同時に適時性が保証される。
2019510320.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クライアントによって送信される要求を受信すること、及び前記クライアントのユーザアクティビティのトラックを取得することであって、前記ユーザアクティビティのトラックが、指定期間における前記クライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、または前記クライアントによってアクセスされる前記サーバの少なくとも１つのＵＲＬのうちの少なくとも１つを含む、ことと、
モデル入力データを前記ユーザアクティビティのトラックから抽出することと、
前記モデル入力データを問題分類モデルに入力して、問題を予測することと、
を含む、問題予測方法。
【請求項２】
前記モデル入力データを前記ユーザアクティビティのトラックから抽出することが、
特徴ベクトルを設定することであって、前記特徴ベクトルが、複数の成分を含み、成分が、それぞれのアクティビティに対応し、各アクティビティが、ＲＰＣの呼び出し情報またはＵＲＬである、ことと、
前記ユーザアクティビティのトラックに含まれる前記モデル入力データを、前記特徴ベクトルに対応するアクティビティと比較することと、
前記ユーザアクティビティのトラックが、前記特徴ベクトルに対応する前記アクティビティのうちの１つまたは複数を含むと判断することに応じて、前記特徴ベクトルの対応する成分の値を指定された第１の値に修正すること、及び前記指定された第１の値に修正されていない前記特徴ベクトルの成分の値を、指定された第２の値に設定することと、
を含み、
前記モデル入力データを前記問題分類モデルに入力して、前記問題を予測することが、
修正された前記特徴ベクトルを、前記問題分類モデルに入力するための前記モデル入力データとして使用して、前記問題を予測することを含む、
請求項１に記載の問題予測方法。
【請求項３】
前記モデル入力データを前記問題分類モデルに入力して、前記問題を予測する前に、前記方法が、
訓練データを取得することであって、前記訓練データが、複数のサンプルを含み、サンプルが、特徴部分及びラベル部分を含み、前記特徴部分が、アクセスにおけるユーザアクティビティのトラックから抽出されるモデル入力データを含み、前記ラベル部分が、前記アクセスにおいて生じる問題を含む、ことと、
前記訓練データをニューラルネットワークモデルに送信すること、及び前記ニューラルネットワークモデルを前記問題分類モデルとして訓練することと、
をさらに含む、請求項１に記載の問題予測方法。
【請求項４】
前記指定期間が、１２時間から７２時間である、請求項１に記載の問題予測方法。
【請求項５】
前記モデル入力データを前記問題分類モデルに入力して、前記問題を予測した後、前記方法が、以下の、
予測された前記問題及びそのための解決策を前記クライアント上に提示すること、または
予測された前記問題をカスタマサービススタッフに提示すること、
のうちの少なくとも１つをさらに含む、請求項１に記載の問題予測方法。
【請求項６】
クライアントによって送信される要求を受信し、前記クライアントのユーザアクティビティのトラックを取得するように構成される、取得モジュールであって、前記ユーザアクティビティのトラックが、指定期間における前記クライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、または前記クライアントによってアクセスされる前記サーバの少なくとも１つのＵＲＬのうちの少なくとも１つを含む、取得モジュールと、
モデル入力データを前記ユーザアクティビティのトラックから抽出するように構成される、抽出モジュールと、
前記モデル入力データを問題分類モデルに入力して、問題を予測するように構成される、問題予測モジュールと、
を備えた、問題予測システム。
【請求項７】
前記抽出モジュールが、
特徴ベクトルを設定するように構成される、特徴ベクトル設定サブモジュールであって、前記特徴ベクトルが、複数の成分を含み、成分が、それぞれのアクティビティに対応し、各アクティビティが、ＲＰＣの呼び出し情報またはＵＲＬである、特徴ベクトル設定サブモジュールと、
前記ユーザアクティビティのトラックに含まれる前記モデル入力データを、前記特徴ベクトルに対応するアクティビティと比較し、前記ユーザアクティビティのトラックが、前記特徴ベクトルに対応する前記アクティビティのうちの１つまたは複数を含むと判断することに応じて、前記特徴ベクトルの対応する成分の値を指定された第１の値に修正し、かつ前記指定された第１の値に修正されていない前記特徴ベクトルの成分の値を、指定された第２の値に設定するように構成される、特徴ベクトル修正サブモジュールであって、前記問題予測モジュールが、修正された前記特徴ベクトルを、前記問題分類モデルに入力するための前記モデル入力データとして使用して、前記問題を予測するように構成される、特徴ベクトル修正サブモジュールと、
を含む、請求項６に記載の問題予測システム。
【請求項８】
訓練データを取得するように構成される、訓練データ取得モジュールであって、前記訓練データが、複数のサンプルを含み、サンプルが、特徴部分及びラベル部分を含み、前記特徴部分が、アクセスにおけるユーザアクティビティのトラックから抽出されるモデル入力データを含み、前記ラベル部分が、前記アクセスにおいて生じる問題を含む、訓練データ取得モジュールと、
前記訓練データをニューラルネットワークモデルに送信し、前記ニューラルネットワークモデルを問題分類モデルとして訓練するように構成される、送信モジュールと、
をさらに備えた、請求項７に記載の問題予測システム。具体的には、送信モジュールは、モデル入力データ、及び各サンプル内の対応する問題を、ニューラルネットワークモデルに送信するように構成され得る。
【請求項９】
前記指定期間が、１２時間から７２時間である、請求項６に記載の問題予測システム。
【請求項１０】
予測された前記問題及びそのための解決策を前記クライアント上に提示するように構成される、クライアント表示モジュール、及び／または
予測された前記問題をカスタマサービススタッフに提示するように構成される、カスタマサービス表示モジュール、
のうちの少なくとも１つをさらに備える、請求項６に記載の問題予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、インターネットの技術分野に関し、特に、問題予測方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、科学技術の発展とともに、ショッピング、予約／登録、問い合わせ情報、支払、収集などの多様な種類のアクティビティが、人々の日常生活においてネットワークを通してますます頻繁に行われるようになっている。
【０００３】
一方、ネットワーク障害、製品の欠陥、及びユーザが製品に不慣れであることなどの理由から、実際の作業にはしばしば多様な問題が発生する。
【０００４】
例えば、現在のウェブサイトは、ユーザによって生じる多様な問題を解決するためにシステムをセットアップすることを必要とする。既存のウェブサイトのカスタマサービスシステムは、通常、以下の作業プロセスを有する。  
１．ユーザが、クライアントまたはウェブページを通してカスタマサービスページにアクセスする。  
２．ウェブサイトが、カスタマサービススタッフをユーザに割り当てる。  
３．カスタマサービススタッフが、ユーザのために問題を解決する。
【０００５】
上記プロセスでは、カスタマサービススタッフは、ステップ２において通常ランダムに割り当てられる。しかしながら、様々なユーザが遭遇し得る問題の多様性に起因して、ランダムに割り当てられたカスタマサービススタッフは、ユーザの問題を解決するための十分な知識が準備されていない場合があり、効果的に解決策を提供できないか、または他のカスタマサービススタッフに転送する際にユーザの時間が遅れることがあり、ユーザがカスタマサービスページにアクセスする際のユーザエクスペリエンスが悪く、ユーザの満足度が低下するという結果になる。
【０００６】
したがって、多くのウェブサイトが、分類によってユーザの問題を解決しようと試みている。例えば、いくつかのウェブサイトでは、ユーザがカスタマサービスページを訪れると、カスタマサービスページのダイアログボックスが、例えば、「発生している問題のカテゴリを選択してください：１．支払の問題  ２．パスワードの問題  ３．スタッフサービス」という問題分類のコンテンツを自動的に表示する。ユーザが、対応する問題のカテゴリを選択した後、カスタマサービスページは、対応するカスタマサービススタッフに転送され、ユーザの問題が、問題のカテゴリのもとで比較的専門性のあるカスタマサービススタッフによって解決される。
【０００７】
別の例として、ゲームクイズシナリオなどの他のシナリオでは、ユーザが、また、ダイアログボックス内に問題を入力するか、またはユーザによって問題のカテゴリを選択する必要があり、その後、それが、システムまたはスタッフによって回答される。
【０００８】
しかしながら、上記シナリオにおいて、このような分類の方式は、本質的にはユーザ自身によって実行され、ユーザは、対応する問題のカテゴリを理解し、選択するために時間を費やす必要がある。対応するカテゴリを選択した後、ユーザは、また、その問題のカテゴリ下の第２段階の問題カテゴリを選択する必要もあると考えられる。同時に、ユーザは、問題のカテゴリを理解し、正確に選択することができない場合があり、それは、問題解決の適時性の低下につながるだけでなく、正確性が保証されないことにもなる。
【発明の概要】
【０００９】
上記問題の観点から、本出願の実施形態は、上記問題を克服するため、または上記問題を少なくとも部分的に解決するために、問題予測方法及び予測システムを提供する。
【００１０】
上記問題を解決するために、本出願の実施形態は、問題を予測するための方法を開示し、それは、クライアントによって送信される要求を受信すること、及びクライアントのユーザアクティビティのトラックを取得することであって、ユーザアクティビティのトラックが、指定期間におけるクライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、またはクライアントによってアクセスされるサーバの少なくとも１つのＵＲＬのうちの少なくとも１つを含む、取得することと、モデル入力データをユーザアクティビティのトラックから抽出することと、モデル入力データを問題分類モデルに入力して、問題を予測することと、を含む。
【００１１】
本出願の別の実施形態は、問題を予測するためのシステムを開示し、それは、クライアントによって送信される要求を受信し、クライアントのユーザアクティビティのトラックを取得するように構成される、取得モジュールであって、ユーザアクティビティのトラックが、指定期間におけるクライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、またはクライアントによってアクセスされるサーバの少なくとも１つのＵＲＬのうちの少なくとも１つを含む、取得モジュールと、モデル入力データをユーザアクティビティのトラックから抽出するように構成される、抽出モジュールと、モデル入力データを問題分類モデルに入力して、問題を予測するように構成される、問題予測モジュールと、を含む。
【００１２】
既存技術と比較して、本出願の実施形態によって提案される問題予測方法及び予測システムは、少なくとも以下の利点を有する。
【００１３】
本出願の実施形態によって提案される解決策では、問題分類モデルは、ユーザによって生じ得る問題を予測するために使用され、それによって、既存の手動による、またはユーザの自己分類の方法と比較して、時間が節約され、労働コストが減少し、ユーザエクスペリエンスが向上する。
【００１４】
本出願の実施形態によって提案される解決策では、モデル入力データは、ユーザアクティビティのトラックから抽出され、ユーザアクティビティのトラックは、指定期間におけるクライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、及び／またはクライアントによってアクセスされるサーバの少なくとも１つのＵＲＬを含む。モデル入力データは、問題分類モデルに入力される。問題分類モデルは、クライアントによって生じ得る問題を予測するために使用され、それによって、既存の手動による、またはユーザのセルフサービス式の分類方法と比較して、時間が節約され、正確性が向上する。同時に、問題の予測に使用されるモデル入力データは、ユーザアクティビティのトラックから抽出される。ユーザアクティビティのトラックは、サーバからリアルタイムに、実質的にいかなる遅延もなく抽出され得る。したがって、問題予測のための時間がさらに節約され、正確性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本出願の第１の実施形態による、問題予測方法のフローチャートである。
【図２】本出願の第２の実施形態による、問題予測方法のフローチャートである。
【図３】本出願の第３の実施形態による、問題予測システムのブロック図である。
【図４】本出願の第４の実施形態による、問題予測システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本出願の実施形態における技術的解決策は、本出願の実施形態において、図面を参照してここで明確かつ十分に説明される。説明される実施形態は、本出願の実施形態のうちの全てではなくいくつかのみを表すことは明らかである。本出願の実施形態に基づいて当業者により得られる全ての他の実施形態は、本開示の保護範囲内に入る。
【００１７】
本出願の中心概念のうちの１つは、問題予測方法を提供することである。方法では、第１に、クライアントによって送信される要求が受信され、クライアントのユーザアクティビティのトラックが取得される。ユーザアクティビティのトラックは、指定期間におけるクライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣ（リモートプロシージャコール）の呼び出し情報、及び／またはクライアントによってアクセスされるサーバの少なくとも１つのＵＲＬを含む。第２に、モデル入力データが、ユーザアクティビティのトラックから抽出される。次いで、モデル入力データが、問題分類モデルに入力されて、問題が予測される。例えば、ユーザアクティビティのトラックは、クライアントが転送障害に遭遇する際の転送障害情報を含む、ＲＰＣの呼び出し情報、または転送障害ページに関するページのＵＲＬを記録する。クライアントがページにアクセスすると、サーバは、クライアントによって送信される要求を受信し、サーバまたは特定の記憶領域からユーザアクティビティのトラックを取得し、転送障害情報を含むモデル入力データをユーザアクティビティのトラックから抽出し、モデルデータ入力を問題分類モデルに入力して問題を予測する。
【００１８】
第１の実施形態
本出願の第１の実施形態は、問題を予測するための方法を提供する。図１は、本出願の第１の実施形態による、問題を予測するための方法のフローチャートである。方法は、サーバに適用される。図１に示されるように、方法は、以下のステップを含む。
【００１９】
Ｓ１０１：クライアントによって送信される要求を受信し、クライアントのユーザアクティビティのトラックを取得し、ユーザアクティビティのトラックが、指定期間におけるクライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、及び／またはクライアントによってアクセスされるサーバの少なくとも１つのＵＲＬを含む。
【００２０】
このステップでは、例えば、ユーザが電話をかけるとき、またはユーザがモバイルアプリケーションを開いてセルフサービスで問い合わせを行うときに、ユーザは要求を行ったと考えられる。クライアントから要求を受信した後、サーバは、サーバまたは特定の記憶領域からクライアントに対応するユーザアクティビティのトラックを取得し得る。
【００２１】
上述のユーザアクティビティのトラックは、製品（複数可）を使用するプロセス中に、ユーザが製品（複数可）を操作することによって形成される時系列であってもよい。例えば、時系列は、ユーザが１２：００に転送ページを開き、１２：０１に転送情報及びパスワード、１２：０２にページにアクセスすると「現在のページは存在しない」というメッセージを受信するということを記録し得る。
【００２２】
このステップでは、サーバは、ユーザアクティビティのトラックがサーバの指定された記憶領域に記憶されているかどうかを検出してもよく、または、任意の時間に最新の期間におけるユーザアクティビティのトラックを記録するためのアクティビティトラッキングサーバを個別に設定してもよい。クライアントが要求を行うと、最新のユーザアクティビティのトラックが、上述のアクティビティトラッキングサーバからリアルタイムに取り出され得る。
【００２３】
具体的には、ユーザアクティビティのトラックは、指定期間内のクライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、及び／またはクライアントによってアクセスされるサーバの少なくとも１つのＵＲＬを含む。
【００２４】
実施例は、クライアントとサーバとの間のＲＰＣの対話情報、クライアントによってアクセスされるサーバのＵＲＬ（ユニフォームリソースロケータ）などを含む。上記ＲＰＣは、リモートプロシージャコールプロトコルであり、これは、ネットワークを介したリモートコンピュータプログラムからのサービス要求である。ＲＰＣの対話情報は、当業者に周知であるため、ここでは、そのさらなる詳細が提供される。
【００２５】
ユーザが、携帯電話、タブレットなどのモバイル端末を使用するとき、ユーザアクティビティのトラックは、クライアントのアプリケーション（Ａｐｐ）とサーバとの間のＲＰＣの呼び出し情報であってもよい。ユーザが、ラップトップ、デスクトップなどの他のデバイスを使用して、ウェブページを通してサーバにアクセスするとき、ユーザアクティビティのトラックは、クライアントがサーバにアクセスするときのウェブページのＵＲＬであってもよい。
【００２６】
例えば、ユーザがクライアントを通してサーバにアクセスするとき、またはウェブページを通して特定ＵＲＬにログインするとき、クライアントまたはウェブページは、転送障害を表示する。上記ユーザアクティビティのトラックは、転送障害情報を含む、クライアントとサーバとの間のＲＰＣの呼び出し情報、または転送障害情報を含むウェブページのＵＲＬであってもよい。
【００２７】
アクティビティトラッキングサーバは、サーバとのユーザの元の動作（上述したようなＲＰＣ及びＵＲＬなど）を記録するだけであるため、その収集は高速であり、かつ整理される必要がない。したがって、最新のユーザアクティビティのトラックを取得することが保証される。実際の使用においては、例えば、３０秒前のユーザアクティビティのトラックが取得され得る。これに対応して、予め設定した期間が、例えば、指定された時点からクライアントからの要求受信までの期間、または指定された時点からクライアントにより送信される要求が受信される３０秒前までの期間として、設定され得る。実施例は、クライアントからの要求受信前の期間において発生するユーザアクティビティのトラックであってもよい。このステップでは、好ましくは、指定期間は、例えば、１２時間から７２時間、即ち、半日以内のユーザアクティビティのトラック、または１日、２日、もしくは３日以内のユーザアクティビティのトラックであってもよい。１２時間以内のユーザアクティビティのトラックから、７２時間以内のユーザアクティビティのトラックまでが選択され、そこから、少なくとも最近のユーザの動作が、より正確に分かる。しかしながら、本発明は、この指定期間の範囲を特に限定はしない。
【００２８】
さらに、いくつかの実施形態では、ユーザは、常に、携帯電話などのモバイル端末を使用してクライアントにログインし、取得されるユーザアクティビティのトラックは、クライアントとサーバとの間のＲＰＣ（複数可）の呼び出し情報のみを含む。ユーザが、ウェブページ（複数可）を通してサーバにアクセスする場合、取得されるユーザアクティビティのトラックは、ウェブページ（複数可）のＵＲＬ（複数可）のみを含む。ユーザが、モバイル端末を通してのアクセスと、ウェブページ（複数可）を通してのアクセスとの間で切り替えを行う場合、ユーザアクティビティのトラックは、上述のようにＲＰＣ（複数可）の呼び出し情報とウェブページ（複数可）のＵＲＬ（複数可）との両方を含む。
【００２９】
Ｓ１０２：モデル入力データをユーザアクティビティのトラックから抽出する。
【００３０】
このステップにおいて、モデル入力データは、その後の予測のためにステップＳ１０１において取得される、クライアントとサーバとの間のＲＰＣの呼び出し情報、及び／またはウェブページのＵＲＬから抽出され得る。ユーザアクティビティのトラックからモデル入力データを抽出するための多数の方法が存在し、ここでは重複して説明されない。
【００３１】
Ｓ１０３：モデル入力データを問題分類モデルに入力して、問題を予測する。
【００３２】
このステップにおいて、モデル入力データが取得された後、モデル入力データは、問題分類モデルに入力するための特徴として使用され得る。問題分類モデルは、クライアントの問題を予測するために訓練を通して生成されるニューラルネットワークモデルであってもよい。問題分類モデルは、例えば、ユーザの問題を予測するためにオンラインで展開される、ニューラルネットワーク分類モデルである。問題は、例えば、カスタマサービス問題であってもよい。
【００３３】
例えば、ユーザが、クライアントを通してサーバにアクセスするとき、またはウェブページを通して特定のＵＲＬにログインするとき、クライアントまたはウェブページは、ネットワークシステムが不安定であることに起因してクライアントが転送を行うことができないということを表示する。このようなプロセスにおいて、転送障害情報を含むクライアントとサーバとのＲＰＣの呼び出し情報、または転送障害情報を含むウェブページのＵＲＬが、サーバまたは特定の記憶領域に記録される。サーバが、クライアントによって送信される要求を受信した後、サーバは、ユーザに対応するユーザアクティビティのトラックを取得し、ユーザアクティビティのトラックからモデル入力データを抽出し、モデル入力データを問題分類モデルに送信する。クライアントが遭遇する問題は、問題分類モデルを使用して、「転送障害」であると予測される。問題分類モデルは、後続の動作のためにこの問題を出力する。
【００３４】
好適な実施形態では、ステップＳ１０２、即ち、サーバでクライアントのユーザアクティビティのトラックをユーザアクティビティのトラックから抽出することは、以下のサブステップを含んでもよい。
【００３５】
Ｓ１０２ａ：特徴ベクトルを設定し、特徴ベクトルが、複数の成分を含み、成分が、対応アクティビティに対応し、各アクティビティが、ＲＰＣの呼び出し情報またはＵＲＬである。
【００３６】
このサブステップでは、例えば、特徴ベクトルを設定することは、特徴ベクトルの初期化であってもよい。例えば、特徴ベクトルａ（ａ1，ａ2，ａ3，．．．．．．ａn）は、ｎ個の成分を含むように設定されてもよく、各成分は、対応アクティビティに対応する。アクティビティは、データベースに記憶されるクライアントとサーバとの間のインタラクションの動作、即ち、ＲＰＣの呼び出し情報、またはＵＲＬであってもよい。例えば、ａ1が、「サーバが、転送障害を示すページを返す」に対応し、ａ2が、「サーバが、パスワード入力の試行が多過ぎることを示すページを返す」に対応し、ａ3が、「サーバが、アカウント名が存在しないことを示すページを返す」に対応し、ａnが、「サーバが、ユーザによって送信される情報を受信できない」に対応する。初期化された状態では、各成分の値が、０などの第３の値に設定されてもよく、そのとき、特徴ベクトルは、（０，０，０，．．．．０）である。
【００３７】
Ｓ１０２ｂ：ユーザアクティビティのトラックに含まれるモデル入力データを、特徴ベクトルに対応するアクティビティと比較し、ユーザアクティビティのトラックが、アクティビティのうちの１つまたは複数を含むと判断することに応じて、アクティビティ（複数可）に対応する成分（複数可）の値（複数可）を、指定された第１の値に修正し、指定された第１の値に修正されていない、特徴ベクトル内の成分（複数可）の値（複数可）を、指定された第２の値に設定する。
【００３８】
このサブステップでは、例えば、ユーザアクティビティのトラックが、「サーバが、転送障害を示すページを返す」、及び「サーバが、アカウント名が存在しないことを示すページを返す」を含む。比較によって、ユーザアクティビティのトラックに含まれるモデル入力データは、特徴ベクトル内の成分ａ1及びａ3に対応するアクティビティと一致すると判断され得る。したがって、特徴ベクトルａ（０，０，０，．．．．０）のａ1及びａ3の値は、指定された第１の値に修正され、実施例１の場合、修正された特徴ベクトルは、ａ（１，０，１，．．．．０）である。指定された第１の値に修正されていない特徴ベクトル内の成分の値は、０などの指定された第２の値に設定される。ここでの指定された第２の値は、特徴ベクトルが設定されるときに初期化された第３の値と同一である。実際の動作では、これら２つは異なっていてもよい。例えば、初期化された第３の値は、１及び０など以外の値であってもよく、ここでは、広範囲にわたって説明されない。
【００３９】
好ましくは、Ｓ１０２ｂの後、上記ステップＳ１０３ａは、修正された特徴ベクトルを、問題分類モデルに入力するためのモデル入力データとして使用して、問題を予測することを実行してもよい。
【００４０】
ステップＳ１０３ａは、上述のステップＳ１０３と同一または類似である。例えば、上述のａ（１，０，１，．．．．０）について、そのように修正された特徴ベクトルは、どのモデル入力データが、ユーザアクティビティのトラックに含まれるかを表し得る。例えば、上述のように修正された特徴ベクトルａでは、値が１である成分ａ1及びａ3に対応するアクティビティが、問題分類モデルに入力されて、問題が予測される。
【００４１】
要するに、本出願の第１の実施形態によって提供される、問題を予測するための方法では、モデル入力データは、ユーザアクティビティのトラックから抽出され、ユーザアクティビティのトラックは、指定期間におけるクライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、及び／またはクライアントによってアクセスされるサーバの少なくとも１つのＵＲＬを含む。モデル入力データは、問題分類モデルに入力される。問題分類モデルは、クライアントによって生じ得る問題を予測するために使用され、それによって、既存の手動による、またはユーザのセルフサービス式の分類方法と比較して、時間が節約され、正確性が向上する。同時に、問題の予測に使用されるモデル入力データは、ユーザアクティビティのトラックから抽出される。ユーザアクティビティのトラックは、サーバからリアルタイムに、実質的にいかなる遅延もなく抽出され得る。したがって、問題予測のための時間がさらに節約され、正確性が向上する。
【００４２】
第２の実施形態
本出願の第２の実施形態は、問題を予測するための方法を提供する。図２は、本出願の第２の実施形態による、問題を予測するための方法のフローチャートである。方法は、サーバに適用され、ニューラルネットワークモデルを訓練し、問題を予測するために使用される。図２に示されるように、方法は、第１に、ステップＳ２０１〜Ｓ２０２においてニューラルネットワークモデルを訓練し、次いで、ステップＳ２０３〜Ｓ２０５において問題を予測する。訓練の際、複数のサンプルが、訓練データとして取得される必要がある。各サンプルは、ラベル部分及び特徴部分を含む。ラベル部分は、関連するアクセスにおいて起こる問題を含み、特徴部分は、１回の訪問におけるユーザアクティビティのトラックから抽出するモデル入力データを含む。
【００４３】
具体的には、方法は、以下のステップを含む。
【００４４】
Ｓ２０１：訓練データを取得し、訓練データが、複数のサンプルを含み、サンプルが、特徴部分及びラベル部分を含み、特徴部分が、ユーザアクセスにおけるユーザアクティビティのトラックから抽出されるモデル入力データを含み、ラベル部分が、このユーザの訪問において生じる問題を含む。
【００４５】
このステップにおいて、訓練データは、サーバ、または指定された記憶領域から取得されてもよく、訓練データは、過去の月におけるクライアントのアクセスに関連するサンプルであってもよい。サンプルは、特徴部分及びラベル部分を含む。特徴部分は、ユーザアクセスにおけるユーザアクティビティのトラックから抽出されるモデル入力データを含む。ラベル部分は、クライアントを通して、カスタマサービスページ、ゲーム質問回答ページなどのウェブページにアクセスする際にユーザによって生じる質問などの、アクセスにおいて生じる問題を含む。したがって、各サンプルの内容は、あるユーザアクセス中のユーザアクティビティのトラックから抽出されるモデル入力データ、及びユーザアクセスにおいてユーザによって生じる質問を含む。これら２つが、共にサンプルを形成する。
【００４６】
Ｓ２０２：訓練データをニューラルネットワークモデルに送信し、ニューラルネットワークモデルを問題分類モデルとして訓練する。
【００４７】
ニューラルネットワークモデルは、ニューロン及びそれらの間の接続関係を用いて脳の構造をシミュレートする機械学習モデルであり、主として分類タスクに使用される。例えば、ニューラルネットワークモデル訓練は、十分な訓練データのサンプルを受信し、これらのサンプルに基づいて問題を予測し得る。例えば、「サーバが転送障害情報を返す」に対応する「なぜ転送が失敗するか」という質問が、ニューラルネットワークモデルにおいて受信される訓練データのサンプル内に既に存在しているとき、ニューラルネットワークモデルは、クライアントの質問が、「なぜ転送が失敗するか」であると自動的に予測し、クライアントによって送信されるユーザアクティビティのトラックが、「サーバが転送障害情報を返す」のようなモデル入力データを含むときに、後続の動作を実行し得る。
【００４８】
ニューラルネットワークモデル訓練アルゴリズムは、確率的勾配降下法（ＳＧＤ）を採用し得る。各サンプルは、現在の損失関数の勾配方向に沿って現在のモデルパラメータに対しわずかな修正を行うこととなり、それによって、モデルパラメータを最終的に最も最適化する。上記訓練データ及び訓練アルゴリズムを通して、ニューラルネットワークモデルは、問題を予測するための問題分類モデルとして訓練され得る。
【００４９】
Ｓ２０３：クライアントによって送信される要求を受信し、クライアントのユーザアクティビティのトラックを取得し、ユーザアクティビティのトラックが、指定期間におけるクライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、またはクライアントによってアクセスされるサーバの少なくとも１つのＵＲＬのうちの少なくとも１つを含む。
【００５０】
このステップでは、例えば、ユーザが電話をかけるとき、またはユーザがモバイルアプリケーションを開いてセルフサービスで問い合わせを行うとき、ユーザは要求を行ったと考えられる。クライアントから要求を受信した後、サーバは、サーバまたは特定の記憶領域からクライアントに対応するユーザアクティビティのトラックを取得し得る。
【００５１】
Ｓ２０４：モデル入力データをユーザアクティビティのトラックから抽出する。
【００５２】
このステップにおいて、モデル入力データは、その後の予測を実行するために、ステップＳ１０１において取得される、クライアントとサーバとの間のＲＰＣの呼び出し情報、及び／またはウェブページのＵＲＬから抽出される。
【００５３】
Ｓ２０５：モデル入力データを問題分類モデルに入力して、問題を予測する。
【００５４】
このステップにおいて、モデル入力データが取得された後、モデル入力データは、問題分類モデルに入力されるべき特徴として使用され得る。問題分類モデルは、訓練を通して生成され、クライアントの問題を予測するために使用される、ニューラルネットワークモデルであってもよい。問題分類モデルは、例えば、ユーザの問題を予測するためにオンラインで展開される、ニューラルネットワーク分類モデルである。
【００５５】
上述のようなステップＳ２０３〜Ｓ２０５は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３と同一または類似であってもよく、その詳細は、ここでは繰り返し説明されない。
【００５６】
前述した２つの実施形態では、問題分類モデルを使用して問題を予測することを完了した後、方法は、さらに以下を含み得る。  
Ｓ２０６：予測された問題及びその解決策をクライアント上に提示し、及び／または
Ｓ２０７：予測された問題をカスタマサービススタッフに提示する。
【００５７】
例えば、問題分類モデルによって予測された問題が、「転送障害」であるとき、サーバは、「転送障害」の質問タイプを、クライアントまたはユーザによって開かれているウェブページに送信して、予測された問題及びその解決策をクライアント上に提示し得る。
【００５８】
別の状況では、問題が予測された後、問題が、問題を解決するためにカスタマサービススタッフに送信され得る。例えば、カスタマサービススタッフは、カスタマサービススタッフによって使用されるインタフェースに予測された問題を表示してもよく、それによって、スタッフは、迅速かつ正確に問題の位置を確認することができる。
【００５９】
要約すると、本出願の第２の実施形態において提案される問題予測方法では、問題分類モデルが、クライアントによって生じ得る問題を予測するために使用され、それによって、労力やユーザの自己分類に依存する既存の方法と比較して、時間が節約され、正確性が向上する。同時に、問題を予測するために使用されるモデル入力データは、ユーザアクティビティのトラックから抽出される。ユーザアクティビティのトラックは、サーバからリアルタイムに、実質的にいかなる遅延もなく抽出され得る。したがって、問題予測のための時間がさらに節約され、正確性が向上する。同時に、ニューラルネットワークモデルもまた、ユーザアクティビティのトラックから抽出されるモデル入力データによって訓練される。モデル入力データを特徴として使用することは、より正確かつ信頼できるニューラルネットワークモデルを訓練することができ、それによって、予測される問題の正確性がさらに向上する。
【００６０】
第３の実施形態
本出願の第３の実施形態は、問題予測システムを開示する。図３は、本出願の第３の実施形態による、問題予測システムのブロック図を示す。図３に示されるように、システム３００は、クライアントによって送信される要求を受信し、クライアントのユーザアクティビティのトラックを取得するように構成される、取得モジュール３０１であって、ユーザアクティビティのトラックが、指定期間におけるクライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、またはクライアントによってアクセスされるサーバの少なくとも１つのＵＲＬのうちの少なくとも１つを含む、取得モジュール３０１と、モデル入力データをユーザアクティビティのトラックから抽出するように構成される、抽出モジュール３０２と、モデル入力データを問題分類モデルに入力して、問題を予測するように構成される、問題予測モジュール３０３と、を含む。
【００６１】
実施形態において、抽出モジュール３０２は、特徴ベクトルを設定するように構成される、特徴ベクトル設定サブモジュールであって、特徴ベクトルが、複数の成分を含み、成分が、それぞれのアクティビティに対応し、各アクティビティが、ＲＰＣの呼び出し情報またはＵＲＬである、特徴ベクトル設定サブモジュールと、ユーザアクティビティのトラックに含まれるモデル入力データを、特徴ベクトルに対応するアクティビティと比較し、ユーザアクティビティのトラックが、特徴ベクトルに対応するアクティビティのうちの１つまたは複数を含むと判断することに応じて、特徴ベクトルの対応する成分の値を指定された第１の値に修正し、指定された第１の値に修正されていない、特徴ベクトルの成分の値を、指定された第２の値に設定するように構成される、特徴ベクトル修正サブモジュールと、を含む。
【００６２】
問題予測モジュール３０３は、修正された特徴ベクトルを、問題分類モデルに入力するためのモデル入力データとして使用して、問題を予測するように構成される。
【００６３】
本出願の第３の実施形態において開示される問題予測システムでは、問題分類モデルが、クライアントによって生じ得る問題を予測するために使用され、それによって、労力やユーザの自己分類に依存する既存の方法と比較して、時間が節約され、正確性が向上する。さらに、問題を予測するために使用されるモデル入力データは、ユーザアクティビティのトラックから抽出される。ユーザアクティビティのトラックは、サーバから実質的にいかなる遅延もなくリアルタイムに抽出され得る。したがって、問題予測のための時間がさらに節約され、正確性が向上する。
【００６４】
第４の実施形態
本出願の第４の実施形態は、問題予測システムを提供する。図４は、本出願の第４の実施形態による、問題予測システムのブロック図を示す。図４に示されるように、システム４００は、以下を含む。
【００６５】
訓練データ取得モジュール４０１は、訓練データを取得するように構成され、訓練データが、複数のサンプルを含み、サンプルが、特徴部分及びラベル部分を含み、特徴部分が、アクセスにおけるユーザアクティビティのトラックから抽出されるモデル入力データを含み、ラベル部分が、アクセスにおいて生じる問題を含む。
【００６６】
送信モジュール４０２は、訓練データをニューラルネットワークモデルに送信し、ニューラルネットワークモデルを問題分類モデルとして訓練するように構成される。具体的には、送信モジュールは、モデル入力データ、及び各サンプル内の対応する問題を、ニューラルネットワークモデルに送信するように構成され得る。
【００６７】
取得モジュール４０３は、クライアントによって送信される要求を受信し、クライアントのユーザアクティビティのトラックを取得するように構成され、ユーザアクティビティのトラックが、指定期間内のクライアントとサーバとの間の少なくとも１つのＲＰＣの呼び出し情報、またはクライアントによってアクセスされるサーバの少なくとも１つのＵＲＬのうちの少なくとも１つを含む。
【００６８】
抽出モジュール４０４は、ユーザアクティビティのトラックからモデル入力データを抽出するように構成される。
【００６９】
問題予測モジュール４０５は、モデル入力データを問題分類モデルに入力して、問題を予測するように構成される。
【００７０】
好適な実施形態では、問題がカスタマサービス問題である場合、システムは、以下のモジュール、
予測された問題及びその解決策をクライアント上に提示するように構成される、クライアント表示モジュール４０６、または
予測された問題をカスタマサービススタッフに提示するように構成される、カスタマサービス表示モジュール４０７、のうちの少なくとも１つをさらに含む。
【００７１】
本出願の第４の実施形態において提案される問題予測システムでは、問題分類モデルが、クライアントによって生じ得る問題を予測するために使用され、それによって、労力やユーザの自己分類に依存する既存の方法と比較して、時間が節約され、正確性が向上する。同時に、問題を予測するために使用されるモデル入力データは、ユーザアクティビティのトラックから抽出される。ユーザアクティビティのトラックは、サーバから実質的にいかなる遅延もなくリアルタイムに抽出され得る。したがって、問題予測のための時間がさらに節約され、正確性が向上する。同時に、ニューラルネットワークモデルもまた、ユーザアクティビティのトラックから抽出されるモデル入力データによって訓練される。モデル入力データを特徴として使用することは、より正確かつ信頼できるニューラルネットワークモデルを訓練することができ、それによって、予測される問題の正確性がさらに向上する。
【００７２】
装置の実施形態の説明は、方法の実施形態と基本的に類似しているため、比較的簡単であり、関連する部分については、方法の実施形態の説明が参照され得る。
【００７３】
本明細書における各実施形態は、進行形で説明され、各実施形態は、他の実施形態のものとは異なる強調点を有する。実施形態間の同一または類似の部分については、互いに参照され得る。
【００７４】
本出願の実施形態は、方法、装置、またはコンピュータプログラム製品として提供され得ると、当業者は理解すべきである。したがって、本出願の実施形態は、完全なハードウェア実施形態、完全なソフトウェア実施形態、または、ソフトウェア及びハードウェアの組み合わせの実施形態の形式をとってもよい。さらに、本出願の実施形態は、その中に具体化されるコンピュータ使用可能なプログラムコードを有する、１つまたは複数のコンピュータ使用可能な記憶媒体（磁気記憶デバイス、ＣＤ−ＲＯＭ、光学記憶デバイスなどを含むが、これらに限定されない）の形式で実施される、コンピュータプログラム製品の形式をとってもよい。
【００７５】
典型的な構成では、コンピュータデバイスは、１つまたは複数のプロセッサ（ＣＰＵ）、入力／出力インタフェース、ネットワークインタフェース、及びメモリを含む。メモリは、揮発性メモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び／または、例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）もしくはフラッシュＲＡＭといった不揮発性メモリなどの、コンピュータ可読媒体の形式を含んでもよい。メモリは、コンピュータ可読媒体の実施例である。コンピュータ可読媒体は、揮発性または不揮発性型、着脱可能または着脱不可能な媒体を含んでもよく、それは、任意の方法または技術を用いて情報の記憶を実現し得る。情報は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータを含んでもよい。コンピュータ記憶媒体の実施例は、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、その他の種類のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、高速フラッシュメモリ、もしくはその他の内部記憶技術、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、もしくはその他の光記憶、磁気カセットテープ、磁気ディスク記憶、もしくはその他の磁気記憶デバイス、または任意のその他の非伝送媒体を含むが、これらに限定されず、コンピュータ記憶媒体は、コンピューティングデバイスによってアクセスされ得る情報を記憶するために使用されてもよい。ここで定義されるように、コンピュータ可読媒体は、変調データ信号及び搬送波などの一時的媒体を含まない。
【００７６】
本出願の実施形態は、本出願の実施形態による、方法、端末デバイス（システム）、及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び／またはブロック図を参照して説明される。フローチャート及び／またはブロック図内の各フロー及び／またはブロック、ならびにフローチャート及び／またはブロック図内のフロー及び／またはブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令によって実施され得ると理解されるべきである。装置が、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理端末デバイスのプロセッサによる命令の実行を通して、フローチャートの１つもしくは複数のフロー、及び／またはブロック図の１つもしくは複数のブロックにおいて指定される機能を実施するために作成されるように、コンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組み込みプロセッサ、またはその他のプログラマブルデータ処理端末デバイスのプロセッサに提供されてマシンを生成し得る。
【００７７】
コンピュータ可読記憶デバイスに記憶された命令が、命令装置を含む製品を生成するように、これらのコンピュータプログラム命令は、また、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理端末デバイスに特定の方式で動作するように命令することが可能な、コンピュータ可読記憶デバイスに記憶されてもよい。命令装置は、フローチャートの１つもしくは複数のフロー、及び／またはブロック図の１つもしくは複数のブロックにおいて指定される機能を実施する。
【００７８】
一連の動作ステップが、コンピュータまたは他のプログラマブル端末デバイス上で実行され、コンピュータ実装されたプロセスを生成するように、これらのコンピュータプログラム命令は、また、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理端末デバイス上にロードされ得る。コンピュータまたは他のプログラマブル端末デバイスにおいて実行される命令は、フローチャートの１つもしくは複数のフロー、及び／またはブロック図の１つもしくは複数のブロックにおいて指定される機能を実施するためのステップを提供する。
【００７９】
本出願の実施形態のうち好適な実施形態について説明したが、当業者は、基本的な発明概念を学習すれば、これらの実施形態に対して追加の変更及び修正を行い得る。したがって、添付の特許請求の範囲は、好適な実施形態、ならびに本出願の実施形態の範囲内に入る全ての変更及び修正を含むものと解釈されるように意図される。
【００８０】
最後に、第１及び第２などの関係性を示す用語は、本文において１つのエンティティまたは動作を別のエンティティまたは動作と区別するためにのみ使用され、それらの動作間またはエンティティ間に、いかなるそのような関係性または順序が存在することも、必ずしも必要とせず、または示唆しないことに留意すべきである。さらに、一連の要素を含むプロセス、方法、物品、または端末デバイスが、その要素だけでなく、明示的に列挙されていない他の要素も含み、またはそのようなプロセス、方法、物品、もしくは端末デバイスに固有の要素もまた含むように、「ｉｎｃｌｕｄｅ（含む）」、「ｃｏｎｔａｉｎ（含む）」などの用語、またはそれらの任意の他の変化形は、非排他的包含を含むように意図される。いかなるさらなる限定もなしに、「．．．を含む」という記述によって定義される要素は、その要素を含むプロセス、方法、物品、または端末デバイスが、別の同一要素をさらに含むことを除外しない。
【００８１】
本出願において提供される問題予測方法及び問題予測システムは、上で詳細に説明される。本文は、本出願の原理及び実施態様を示すための特定の実施例を使用する。上記実施形態の説明は、単に、本出願の方法及び中心概念の理解を容易にするために使用される。同時に、当業者のために、本出願の概念に基づいて特定の実施態様及び出願範囲に対して変更が行われ得る。要約すると、本明細書の内容は、本出願に対する限定として解釈されるべきではない。
【図１】
2019510320.tif 000003
【図２】
2019510320.tif 000004
【図３】
2019510320.tif 000005
【図４】
2019510320.tif 000006
【国際調査報告】
2019510320.tif 000007
2019510320.tif 000008
2019510320.tif 000009
2019510320.tif 000010